Tensorflow会话Session
转载自:
http://blog.csdn.net/Hanging_Gardens/article/details/72784392
https://www.cnblogs.com/hypnus-ly/p/8040951.html
会话Session持有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。tensorflow构建的计算图Graph必须通过Session会话才能执行,如果只是在计算图中定义了图的节点但没有使用Session会话的话,就不能运行该节点。
调用会话的三种方式:
方式一:明确的调用会话的生成函数和关闭会话函数
# create a session
sess = tf.Session() # use this session to run a result
sess.run(...) # close this session, release memeory
sess.close()
调用这种方式时,要明确调用Session.close(),以释放资源。当程序异常退出时,关闭函数就不能被执行,从而导致资源泄露。
方式二:上下文管理机制自动释放所有资源
# 创建会话,并通过上下文机制管理器管理该会话
with tf.Session() as sess:
sess.run(...)
# 不需要再调用"Session.close()"
# 在退出with statement时,会话关闭和资源释放已自动完成
会话类似计算图机制,可以指定为默认
sess = tf.Session()
with sess.as_default():
# result为某个张量
print(result.eval()) # 以下代码可完成相同的功能
sess = tf.Session()
print(sess.run(result)) # 或者
print(result.eval(session=sess))
方式三:使用交互式环境
在交互式环境下,通过设置默认会话的方式来获取张量的取值更加方便,调用函数tf.InteractiveSession()省去将产生的会话注册为默认会话的过程。
# 在交互式环境下,使用设置默认会话的方法来获取张量的取值更加方便,tensorflow提供了一种在交互式环境下直接构建
# 默认会话的函数,tf.InteractiveSession。该函数会自动将生成的会话注册为默认会话。
sess= tf.InteractiveSession()
print(result.eval())
sess.close()
以上,最常用的还是方式二,但这三种方式都可以通过ConfigProto Protocol Buffer来配置需要生成的会话,如并行线程数、GPU分配策略、运算超时时间 等参数,最常用的两个是allow_soft_placement和log_device_placement。
ConfigProto配置方法:
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,
log_device_placement=True)
sess1 = tf.InteractiveSession(config=config)
sess2 = tf.Session(config=config)
allow_soft_placement:一个布尔类型的参数。当为True时,在以下条件下,可以将GPU上的运算方法CPU上。
1、运算无法在GPU上执行
2、没有GPU资源(比如本机只有一个GPU,但运算被指定在其他GPU上执行)
3、运算输入包含对CPU计算结果的应用
为了加强代码的可移植性,在有GPU的环境下,一般将该参数设置为True
log_device_placement:一个布尔类型的参数。当设置为True时,日志中将会记录每个节点被安排在了那个设备上方便调试。
另外,关于Tensorflow的GPU使用说明可以参考:http://www.cnblogs.com/hejunlin1992/articles/7800876.html
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